• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Генерация кода при помощи языковых моделей

ФИО студента: Козлова Оксана Олеговна

Руководитель: Досов Санжар Музаффарович

Кампус/факультет: Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород)

Программа: Интеллектуальный анализ данных (Магистратура)

Оценка: 9

Год защиты: 2024

В данном исследовании рассматриваются методы решения задачи генерации кода (code-to-code generation) с использованием нейросетевых архитектур. Изучены и применены техники ускорения инференса и компрессии моделей для повышения их производительности на CPU и GPU. В результате работы обучены и протестированы модели архитектуры СodeT5 и CodeT5+ на датасете CodeXGLUE, применены методы speculative decoding и tensor decomposition, что позволило ускорить модель в 2.24 раза при снижении метрики CodeBLEU на 2.96.

Текст работы (работа добавлена 29 мая 2024 г.)

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ